この質問はとても面白いですね。分かりやすい言葉で説明してみましょう。
第一原理思考とは、「物事を根本に立ち返って考える」ことだと想像してみてください。他人がどうしているか、あるいは「伝統的に」どうされているかは気にせず、自分自身に問いかけるのです。「この物事の最も根本的で核となる要素は何だろうか？」と。そして、それらの最も基本的な「レンガ」から始めて、一歩ずつ再構築していくのです。
誰もが知っている例を挙げましょう。イーロン・マスク氏のロケット開発です。彼は「ああ、今ロケットは1億ドルもするのか。どうすればもっと安くできるだろう？」とは考えませんでした。彼は第一原理から出発しました。「ロケットを作るのに最も基本的な材料は何だろう？アルミニウム、チタン、銅といった金属だ。これらは市場でいくらで売られているだろうか？」と。計算してみると、材料費はロケットの総額のほんの一部に過ぎないことが分かりました。そこで彼は、「高いのは製造プロセスであり、原材料ではない」という結論に達しました。だからこそ彼は、自らゼロから事業を始め、業界全体をひっくり返したのです。
さて、では人工知能（AI）の研究開発ではどのように応用するのでしょうか？実は同じことです。AI業界でも「他人の宿題を写す」、つまり、誰かが使って成功したモデルを見ると、皆がそれに倣って使うということが非常に起こりやすいです。これは「類推思考」と呼ばれます。しかし、第一原理思考は、私たちにいくつかの根本的な問いを投げかけることを促します。
1. 私の課題は一体何なのか？ 最初から「すごい深層学習モデルを使おう」と考えるのはやめましょう。まず、「私が解決したいこの課題の最も本質的な部分は何か？」と問いかけます。例えば、あなたは「感情分析モデル」を作りたいのではなく、本質的には「ある発言がポジティブかネガティブかを判断したい」のです。そう考えると、もしかしたら複雑なモデルは全く必要なく、簡単なルールやキーワードマッチングで80%は解決できると気づくかもしれません。これは、「ハンマーを使うために釘を探し回る」ような事態を避けるのに役立ちます。
2. 私に必要な最も基本的なデータは何なのか？ 私たちはAIにはデータを与えれば与えるほど良いと考えがちです。しかし、第一原理思考は、先ほどの「感情を判断する」という課題を解決するために、最も核となる、そして不可欠なデータは一体どのような形をしているべきか、と考えさせます。完全な文章が必要なのか、それとも中のいくつかのキーワードだけで良いのか？膨大なテキストが必要なのか、それとも明確な「ポジティブ/ネガティブ」のタグが付いた数百の例で十分なのか？これは、盲目的なデータ収集と処理を避け、多大なコストを節約するのに役立ちます。
3. この目標を達成する最もシンプルで直接的な方法は何か？ これが「伝統」に最も挑戦する部分です。AI分野の実際の例を挙げましょう。Transformerモデル（現在のGPTなどの大規模言語モデルの基盤となっているものです）。それが登場する前、翻訳などのタスクでは、RNN（リカレントニューラルネットワーク）が主流の方法でした。その考え方は「人間が読むように、単語を一つずつ順番に処理する」というものでした。
しかし、数人のGoogleの研究者は第一原理から問いかけました。「翻訳の本質は、文中のどの単語とどの単語が最も密接に関連しているかを理解することではないのか？この関係は、文中の前後関係と必然的に結びついているのだろうか？」と。彼らは「アテンションメカニズム」（Attention）こそが核であり、単語間の関連度を直接計算することだと発見しました。そこで彼らは、RNNのような順番に処理する古いフレームワークをきっぱりと捨て去り、完全に「アテンション」に基づいた新しいアーキテクチャを開発しました。その結果、群を抜く効果を発揮し、直接的に新時代を切り開いたのです。これは、古い方法（順番に処理する）を踏襲するのではなく、問題の本質（単語間の関連性）から出発した典型的な例です。
もう一つの例はAlphaGoです。最初は人間が打った棋譜を学習していました。しかし、後のAlphaGo Zeroは、それを全く学習しませんでした。その第一原理は囲碁のルールそのものでした。ルールだけを知り、自分自身と対局する（左右互搏）ことで、ゼロから、人間が何千年もの間蓄積してきた棋譜よりも強力な打ち方を自ら編み出したのです。
まとめると、AI研究開発において第一原理を適用するとは、「今どんな技術が流行っているか」「他人はどう解決しているか」といった固定観念から抜け出すことです。そして、次のように考えるのです。
- 私が本当に解決したいことは何か？（問題の本質）
- 私に最も必要なものは何か？（データの性質）
- 最も直接的な実現経路は何か？（アルゴリズムの本質）
このやり方は、毎回成功するとは限りませんが、他人のフレームワークの中で堂々巡りするのではなく、破壊的で真に革新的な解決策を見つける可能性を最も高めてくれるでしょう。